车检数据分析与挖掘在实际业务中的应用

本篇文章对汽车检测的真实数据加以相应的探究,搭建一定的模型,运用相应的数据对之前工作之中积淀起来的经验教训进行检验,与此同时,基于差异化的视角有助于车辆检测站做到开源节流,从而将效率提高上去。

基于多级目标规划的高速公路二义性路径识别

高速公路二义性路径的准确识别是保证联网收费公平分配的关键技术。从路网流量的客观约束条件和用户主观行为描述两个角度出发,提出基于车辆检测器客观监测数据的多级目标规划识别方法,并融合已有的描述用户主观行为的概率识别方法,建立了多级目标规划模型,同时发挥了两种方法各自的优势,提高了识别准确度。采用SUMO交通仿真软件对其进行模拟评价,结果表明:在至少50%车检器能够正常工作的情况下,流量约束识别方法的识别准确度较已有概率方法提高约13%,多级目标规划模型的识别准确度较流量约束识别方法再提高约10%.

AN INTERNET-BASED REMOTE MONITORING SYSTEM FOR AUTOMOBILE TESTING SYSTEMS

Modern automobile testing systems are complexly computerized measure and control systems, and used in automobile vehicle design centers and assembly plants. Their performance is critical but difficult to be monitored efficiently and in real time. This paper introduces an Internet based remote monitoring system for automobile testing systems, and the design and the implementation using Web database and Socket techniques.

面向高速公路收费的二义性路径识别方法

随着我国高速公路的大力发展,网状道路快速形成。在各省联网收费系统的实施过程中,路径确认成为联网收费的关键和难题。文章利用高速公路网运营过程中动态生成的客观数据帮助解决环状路网二义性路径问题,克服了以往方法对路况时变性考虑不足、确定参数客观性不强的弱点,从新的角度解决高速公路二义性路径的问题。